Encontrabilidad: Cómo la IA redefine la búsqueda online Fernando Maciá Fundador y CEO de Human Level Foro IA aplicada a la Web | Donostia - 11/12/2025 

Fernando Maciá CEO y fundador [email protected] LinkedIn 32 consultores 20 años > 1.200 proyectos 12 libros 

El contexto 

LA pregunta… ¿En qué posición salgo cuando me buscan? 

¿En cuántas respuestas inteligentes aparezco... …aunque no me busquen por mi marca? 

Ya no es solo Google: es un ecosistema de respuestas Web Edad Formación Producto/servicio Riesgo Particular/Profesional Sesgos RRSS Chatbots IA Marketplaces/OTAs Buscadores 10 links AIO AI Mode 

Las nuevas “capas” de la búsqueda 1 BUSCADORES GENERALISTAS 2 CAPA IA 2 CAPA IA 3 LLMs 10 links Resumen IA LLM+RAG 

Cuando la IA responde sin que tú aparezcas Más respuestas sin visita a la web → menos clics directos Pero más usuarios informados, más consultas “pre-decisión” Cambiar el lenguaje: de keywords a conocimiento, entidades y reputación El reto: perder clics superficiales, ganar decisiones mejor cualificadas 

De 1.000 keywords medibles a >6.000 prompts imposibles de medir Efecto long-tail en SEO Volumen de búsqueda Búsquedas/prompts únicos https://www.semrush.com/blog/chatgpt-search-insights/ 

Efecto long-tail en IA De 1.000 keywords medibles a >6.000 prompts imposibles de medir Volumen de búsqueda Búsquedas/prompts únicos 

Y, lo que es peor, los resultados son distintos para cada “persona” Tu competidor podría estar apareciendo para prompts que tú nunca verías 

E incluso para la misma “empresas que lideran el mercado de smart grids” 

El problema de la “ceguera estratégica” NO sabemos QUÉ buscan (prompts impredecibles) ni CUÁNTOS lo buscan (sin datos de volumen) ni sabemos SI aparecemos ni PARA QUIÉN (resultados personalizados) Antes (Google) ‣ Datos de volumen medibles ‣ Resultados predecibles ‣ 10 posiciones visibles Ahora (IA ) ‣ Sin datos de volumen ‣ Resultados personalizados e impredecibles ‣ Fuentes citadas, mencionadas o enlazadas 

La tecnología 

De las palabras (keywords) a las entidades (significados) Búsqueda léxica Búsqueda semántica 

Qué son los LLMs Un LLM ( Large Language Model - gran modelo de lenguaje) es un tipo de modelo de inteligencia artificial diseñado para entender y producir lenguaje humano Es como un cerebro artificial que procesa grandes cantidades de texto para aprender patrones y estructuras del lenguaje, y así predecir y generar texto nuevo Generative AI exists because of the transformer 

Fragmentan el texto en unidades básicas de información o tokens Observan la cercanía entre ellas Generan un vector: afinidad semántica Los Transformers procesan frases, párrafos o artículos enteros (chunking) para entender el contexto Generative AI exists because of the transformer Así aprenden 

El grafo de conocimiento (Knowledge Graph) Gestamp Automoción GESTAMP Francisco Riberas Abadiño Componentes automoción fabrica Presidente ejecutivo oficinas en participada por Patricia Riberas COO Hija 

Cómo funciona la generación aumentada por recuperación ( RAG ) Leveraging LLMs on your domain-specific knowledge base La RAG suma a un LLM la capacidad de acceder a información actualizada Tu web, tus PDFs, tu documentación pueden ser esa fuente fresca Si tu contenido no está claro, la IA citará a tu competencia 

Ejemplo de RAG en funcionamiento 

Lo que realmente compites por conseguir en la era IA Compites por: Ser la referencia fiable para resolver un problema de tu sector Ser el ejemplo cuando se comparan tecnologías, proveedores, soluciones Ser la recomendación preferente cuando alguien pide “Mejores… ” 

Una huella digital coherente: el combustible de la encontrabilidad TODO lo que hay publicado sobre tu empresa: Web, blog, PDFs, notas de prensa, fichas en marketplaces, perfiles en directorios y redes, opiniones, foros, etc. Para una IA, son piezas de un mismo puzzle Relato claro y consistente -> fuente fiable Relato fragmentado o contradictorio -> fuentes alternativas (competencia) 

El SEO tradicional no muere: Se convierte en la base La IA sigue necesitando contenidos fiables, actualizados y bien estructurados Webs técnicamente accesibles, rastreables e indexables Datos estructurados (schema, entidades claras) Velocidad de carga y experiencia de usuario Autoridad temática 

Ecosistema de encontrabilidad 

Las tres capas de la encontrabilidad 1 2 3 SUPERFICIES DE RESPUESTA Donde el usuario recibe la información MOTORES DE DECISIÓN Sistemas que rastrean, sintetizan y recomiendan FUENTES DE CONOCIMIENTO Donde “vive” la información de tu empresa 

Capa 1 - ¿Dónde “vive” la información sobre tu empresa? PLP PDP Sobre nosotros Listados Fichas Documentación técnica FAQs Blog Manuales de uso, mantenimiento… Catálogos Contenido en 3as partes, partners ¿En la cabeza de tus técnicos senior? ¿En tu departamento comercial o de atención al cliente? ¿En catálogos impresos para ferias? ¿En PDFs dispersos en la web o el servidor interno? Auditar toda la base de conocimiento de la empresa y convertirla en un activo IA-amigable 

Capa 2 - Los sistemas que leen, sintetizan y recomiendan Tu información Sistemas de recomendación Respuestas personalizadas PLP PDP Contenido dirigido a perfiles y escenarios de búsqueda específicos CEO Instalador Compras Mantenimiento 

Capa 3 - Donde el usuario recibe la información Lo que tienen en común: cero clics. 

Tipos de presencia de marca Mención directa Mención indirecta Contenido reutilizado ¿Qué tipo de presencia tiene hoy vuestra empresa? 

La encontrabilidad ya no es solo salir en Google Es ser una fuente confiable a la que estos motores acuden cuando tienen que aconsejar a tus clientes 

Estrategia B2B 

La complejidad de la nueva demanda B2B Antes: Búsqueda Google → Visita webs → Contacto comercial Ahora: Pregunta a ChatGPT → Obtiene shortlist → Contacta solo a los mencionados Si la IA no te recomienda, no llegas ni a la primera llamada 

Las 4 decisiones del CEO 1. DIGITALIZACIÓN DEL CONOCIMIENTO 2. CONSTRUCCIÓN DE LA ENTIDAD 3. GESTIÓN DE LA REPUTACIÓN 4. GOBERNANZA Y PROCESOS ¿Dónde vive el conocimiento de mi empresa y cómo lo hago accesible para que la IA lo considere? ¿Soy una entidad reconocible para las IAs? ¿Con qué otras entidades me relacionan? ¿Quién decide qué contenido se comparte, con qué detalle, dónde y cómo se mantiene al día? ¿Qué dicen los demás de nosotros? 

¿Está en PDFs dispersos que nadie encuentra? ¿Está en imágenes que hay que descargar? ¿En atención al cliente? ¿En catálogos para ferias? ¿En la cabeza de los empleados senior? Decisión 1 - Auditoría de conocimiento empresarial 

Decisión 2 - Convertir conocimiento en activos IA-friendly Definir todos los actores (target) Contenido web indexable orientado a resolver problemas Documentación comprensible Datos de producto estandarizados Especificaciones traducidas en soluciones para cada target Escenarios de aplicación comunes ¿Para qué sirve? ¿Qué riesgos evita? ¿En qué casos se aplica? ¿Cómo se compara con otras opciones? ¿Qué mantenimiento requerirá? ¿Cuenta con la homologación requerida? ¿Cuándo me lo podrán servir? ¿Cuánto tardaremos en amortizar la inversión? 

Decisión 3 - El papel de la marca La IA tiende a recomendar lo que percibe como “consenso del sector” Importancia de: reputación online, autoridad sectorial, presencia en medios Las referencias sólidas ganan en un mundo de recomendaciones automatizadas Reputación online: reseñas, testimonios, casos de éxito publicados Es SEO, pero también branding y posicionamiento en el ecosistema Si ChatGPT recomienda proveedores de tu sector, ¿estarías en la lista? 

Decisión 4 - Gobernanza y procesos ¿Quién aprueba qué información se hace pública? ¿Con qué nivel de detalle técnico? ¿Cómo se mantiene actualizado? ( Riesgo: información caducada que la IA replica) Feedback del equipo comercial/atención al cliente 

Potencial de búsqueda/dificultad de posicionamiento de KW Intención de búsqueda/necesidades Searcher personas Contenido Search volume La encontrabilidad ya no empieza en las keywords… 

…sino conociendo a las personas Análisis de searcher personas/customer journeys hiperespecíficos Anticipar sus prompts Crear activos de conocimiento (huella digital) Alimentar la IA ( Digital PR ) Insights Sin datos de volumen, debemos obsesionarnos con conocer a nuestros clientes potenciales 

El jefe de mantenimiento Múltiples searcher personas hiperrelevantes… …en lugar de uno genérico hipercompetido Mismo producto, distintas motivaciones/objeciones/dudas “Requisitos técnicos imprescindibles para integrar una nueva fresadora CNC con el sistema MES/ERP de la planta.” El ingeniero La responsable de sostenibilidad “Compara el consumo energético en modo 'standby' y 'eco-mode' de los principales fabricantes de fresadoras CNC actuales” “Genera un checklist para evaluar la accesibilidad a filtros, centralitas hidráulicas y armarios eléctricos antes de validar la compra de una nueva fresadora.” 

Un framework práctico de encontrabilidad en IA Visibilidad en fuentes “¿Dónde aparecemos hoy?” Claridad de entidades y temas “¿Quiénes somos y qué problemas resolvemos?” Profundidad del conocimiento publicado “¿Resolvemos problemas reales de los clientes?” Reputación y señales externas “¿Qué dicen de nosotros?” Medición más allá del clic “¿Cómo medimos nuestra influencia?” 1 2 3 4 5 

Palanca 1 Visibilidad en fuentes ¿Dónde aparece tu empresa hoy? □ Web propia optimizada □ Partners y distribuidores □ Catálogos y marketplaces B2B □ Medios sectoriales □ Asociaciones profesionales 

¿Está claro qué hace tu empresa? □ Definición clara de productos/servicios □ Sectores a los que sirves □ Problemas que resuelves □ Casos de uso específicos □ Diferenciación frente a competencia Palanca 2 Claridad de entidades 

No solo fichas de producto □ Guías técnicas y comparativas □ Respuestas a los “pain points” de cada searcher persona □ Respuestas a preguntas difíciles del sector □ Buenas prácticas y metodologías Palanca 3 Profundidad del conocimiento 

Lo que otros dicen de ti importa □ Presencia en medios sectoriales □ Participación en asociaciones y ferias □ Publicaciones técnicas y casos de estudio □ Testimonios de clientes, premios, certificaciones Palanca 4 Reputación y señales externas 

Nuevas preguntas para nuevos tiempos □ Antes preguntábamos: ¿Cuántas visitas tiene esta página? ¿En qué posición salimos? □ Ahora debemos preguntar: ¿Somos citados en respuestas de IA? ¿Aparecemos cuando preguntan por nuestro sector? ¿Qué cuota de voz tenemos en los LLMs? Palanca 5 Medición más allá del clic 

No content

El manifiesto de la encontrabilidad La búsqueda es ahora conversación Las keywords dejan de ser el punto de partida: entidades, searcher personas y marca son el auténtico foco Más allá de la web: gestionando nuestra huella digital La autoridad "humana" es el único filtro de calidad en un mar de contenido artificial 

¡Gracias! Fernando Maciá Fundador y CEO de Human Level Foro IA aplicada a la Web | Donostia - 11/12/2025